수치예보모델을 이용한 예보의 정확도를 높이기 위해 관측 간격이 조밀하고 많은 양의 관측자료를 사용하는 방법이 있다. 현재 기상청에서는 자동기상관측장비(Automatic Weather Station, AWS)를 설치하여 관측자료를수 집하고 있지만, 고가의 설치 및 유지보수 비용 등의 경제적인 한계가 있다. 소형 자동기상관측장비(Mini-AWS)는 기온, 습도, 기압을 측정하고 기록할 수 있는 초소형 기상관측장비로 설치 및 유지보수 비용이 저렴하고 설치를 위한 장소 선택의 제약이 크지 않아 필요한 지역에 설치하여 관측자료를 수집하기가 용이하다. 그러나 설치 장소에 따라 외부환경에 영향을 받을 수 있기 때문에 관측자료의 보정이 필요하다. 본 논문에서는 Mini-AWS 기압자료를 기상자료로 활용하기 위한 보정기법을 제안한다. Mini-AWS를 통해 수집된 관측자료는 전처리 과정을 거쳐 주변에서 가장 가까운 AWS 기압 값을 참값으로 기계학습 기법을 이용하여 기압 보정을 수행하였다. 실험결과 기상관측 규정에 따른 허용오차 범위 내에 포함되었으며, 지지벡터 회귀를 적용한 보정기법이 가장 좋은 성능을 보였다.
최근 공간정보 서비스 대상 영역의 범위가 실외 공간에서 실내 공간으로 급속하게 확대되어 가고 있으며, 이러한 변화는 IT 모바일 등 첨단기술의 발달과 함께 다양한 분야와의 융 복합을 통한 연계 활용으로 향후 실내공간정보의 다양한 서비스 수요를 창출하게 될 것으로 판단된다. 따라서 본 연구에서는 현재 활용 가능한 실내공간정보 구축방법에 대해 살펴본 후, 서울 시청 지하철 역사를 대상으로 실내 고정밀 레이저 측량 및 3차원 벡터 가공기술을 활용하여 정밀 3차원 실내공간정보를 구축하였다. 구축된 정밀 3차원 실내모델은 1:1000 수치지도와의 중첩분석을 통해 정확도 평가를 실시하였으며 그 결과, X축으로 최대 0.04m Y축으로 최대 0.06m 이내의 위치정확도를 확보할 수 있는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 향후 실내공간정보 구축 및 실내외 공간정보 연계활용을 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.
복잡한 음파전달과 시끄러운 해상 교통량이 많은 천해 환경에서 조용한 수중 표적의 탐지와 위치 추정은 아직까지 많은 문제점들을 남기고 있다. 정합장처리는 적절한 조향 벡터를 구성하기 위하여 음파전달 모델을 이용함으로써 최적의 배열 이득과 위치 추정 정밀도를 제공한다. 그러나 실제로는 아직까지 몇몇 제약조건들 때문에 정합장처리의 성능이 제한되고 있다. 가장 중요한 제약조건은 일반적으로 수중의 환경에 대한 정확한 자료가 부족하다는 것이다. 한국 주변의 천해에서 정합장처리의 성능을 판단하기 위하여 일련의 해상실험인 MAPLE (matched acoustic properties and localization experiment)을 실시해오고 있으며, 본 논문은 2003년 10월에 수직선배열과 이동음원을 이용하여 동해 연안에서 실시한 정합장처리 실험으로부터 획득한 자료를 분석한 결과이다. 정합장처리 알고리즘을 이용하여 음원위치추정을 수행하였다. 실험 해역의 수온구조는 내부파 등의 단주기 변동의 영향을 크게 받는 것으로 알려져 왔으며, 본 논문의 정합장처리 결과에서도 단주기변동의 영향을 받아 부엽준위가 증가한 것으로 보인다.
본 논문은 대용량 동영상을 관리하기 위한 빠르고 효율적인 내용기반 중복 동영상 검출 알고리즘을 제안한다. 효율적인 중복 동영상 검출을 위해 대용량의 동영상을 처리하기 쉬운 작은 단위로 나누는 동영상 장면 전환 기반 분할 기술을 적용하였다. 동영상 서비스 및 저작권 보호 관련 사업모델의 경우, 필요한 기술은 아주 작은 구간의 동영상이나 한 장의 영상 을 검색하기보다는 상당한 길이 이상 일치하는 동영상을 파악하는 기술이 필요하다. 이러한 중복 동영상 검출을 위해 본 논문에서 동영상을 장면 전환을 기준으로 분할하여, 나누어진 장면 내에서 움직임 분포 서술자와 대표 프레임을 선택하여 프레임 서술자를 추출한다. 움직임 분포 서술자는 동영상 디코딩 과정에서 얻어지는 매크로 블록의 움직임 벡터를 이용한 장면 내 움직임 분포 히스토그램을 구성하였다. 움직임 분포 서술자는 정합시 고속 정합이 가능하도록 필터링 역할을 한다. 반면 움직임 정보만는 낮은 변별력을 가진다. 이를 높이기 위해 움직임 분포 서술자를 이용하여 정합된 장면간에 선택된 대표 프레임의 패턴 서술자를 이용하여 동영상의 중복 여부를 최종 판단한다. 제안된 방법은 실제 동영상 서비스 환경에서 우수한 인식률과 낮은 오인식률을 가질 뿐만아니라 실제 적용이 가능할 정도의 빠른 정합 속도를 얻을 수 있었다.
자기지전류(MT)법의 3차원 모델링에 대해 소개한다. 3차원 MT 모델링은 MT 반응의 물리적 특성의 이해뿐만 아니라 지하의 3차원적 전기비저항 구조를 재구성하기 위한 역산법의 개발에도 필수적이다. 지난 20년 동안 3차원 모델링에 관한 여러 수치기법들이 개발되었으나 그 실용성에는 많은 한계가 있었다. 그러나 최근에는 컴퓨터의 급속한 발전과 대형 연립방정식에 대한 반복해법의 발전에 힘입어 이전에는 어려웠던 복잡한 3차원 구조에 대한 MT 반응을 효율적으로 모델링할 수 있게 되었다. 유한차분법에서는 자기 flux와 전류의 보존법칙을 만족하면서 전기장의 불연속을 표현할 수 있는 staggered 격자의 사용이 보편화되었다. 대형 연립방정식에 대한 수치해의 수렴성은 Krylov 부분공간법, 적당한 전처리 기술 및 정적 발산보정법을 채택함으로써 크게 향상된다. 변요소를 사용하는 벡터 유한요소법으로도 전기장의 불연속 문제를 해결할 수 있으며 이 방법이 가진 기하학적 유연성은 불규칙한 지표기복을 포함한 복잡한 구조를 모델화할 때 특히 유용하다.
일반적으로 AND, OR, NOT과 같은 연산자를 사용하는 불리언 질의는 사용자의 검색의도를 정확하게 표현할 수 있기 때문에 검색 전문가들은 불리언 질의를 사용하여 높은 검색성능을 얻는다고 알려져 있지만, 일반 사용자는 자신이 원하는 정보를 불리언 형태로 표현하는데 익숙하지 않다. 본 논문에서는 검색성능의 향상과 사용자 편의성을 동시에 만족하기 위하여 사용자의 자연어 질의를 확장 불리언 질의로 자동 변환하는 방법론을 제안한다. 먼저 자연어 질의를 범주문법에 기반한 구문분석을 수행하여 구문트리를 생성하고 연산자 및 키워드 정보를 추출하여 구문트리를 간략화한다. 다음으로 간략화된 구문트리로부터 명사구를 합성하고 키워드들에 대한 가중치를 부여한 후 불리언 질의를 생성하여 검색을 수행한다. 또한 구문분석의 오류로 인한 검색성능 저하를 최소화하기 위하여 상위 N개 구문트리에 대해 각각 불리언 질의를 생성하여 검색하는 N-BEST average 방법을 제안하였다. 정보검색 실험용 데이타 모음인 KTSET2.0으로 실험한 결과 제안된 방법은 수동으로 추출한 불리언 질의보다 8% 더 우수한 성능을 보였고, 기존의 벡터공간 모델에 기반한 자연어질의 시스템에 비해 23% 성능향상을 보였다. Abstract There have been a considerable evidence that trained users can achieve a good search effectiveness through a boolean query because a structural boolean query containing operators such as AND, OR, and NOT can make a more accurate representation of user's information need. However, it is not easy for ordinary users to construct a boolean query using appropriate boolean operators. In this paper, we propose a boolean query formulation method that automatically transforms a user's natural language query into a extended boolean query for both effectiveness and user convenience. First, a user's natural language query is syntactically analyzed using KCCG(Korean Combinatory Categorial Grammar) parser and resulting syntactic trees are structurally simplified using a tree-simplifying mechanism in order to catch the logical relationships between keywords. Next, in a simplified tree, plausible noun phrases are identified and added into the same tree as new additional keywords. Finally, a simplified syntactic tree is automatically converted into a boolean query using some mapping rules and linguistic heuristics. We also propose an N-BEST average method that uses top N syntactic trees to compensate for bad effects of single incorrect top syntactic tree. In experiments using KTSET2.0, we showed that a proposed method outperformed a traditional vector space model by 23%, and surprisingly manually constructed boolean queries by 8%.
커뮤니티 기반 질의 응답 시스템은 사용자 질의에 대한 정답을 인터넷 커뮤니티에 사용자들이 게시했던 문서 중에서 선택하여 제공하는 시스템이다. 기존 방법들은 질의 분석의 성능 향상을 위하여 목적 영역에 적합한 규칙을 구축하거나 일부 처리 과정에 기계 학습을 적용하였다. 하지만 기존 방법들은 적용 영역을 확장하거나 수정하는 경우 많은 비용이 소요되며 경우에 따라서는 시스템이 특정 영역에 과적합되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 커뮤니티 기반 질의-응답 시스템의 효과적인 처리를 위해서 시스템의 각 과정에 적합한 기계 학습 방법을 적용하여 전체 과정을 자동화하는 다중 기계학습 방법을 제안한다. 제안 시스템은 사용자 질의를 분석하는 부분과 정답 문서를 선택하는 부분으로 나눌 수 있다. 질의 분석 과정은 질의의 초점 구문을 분석하는 질의 핵심부 추출기와 질의의 주제를 분류하는 질의 유형 분류기로 구성하였으며, 전자는 조건부 무작위장을 사용하고 후자는 지지 벡터 기계를 사용한다. 정답 문서 선택에서는 유사도 측정에서 사용하는 가중치를 인공 신경망으로 학습한다. 또한 인터넷에 커뮤니티에 게시된 데이터는 형태소 분석 결과를 신뢰할 수 없는 경우가 많이 발생한다. 따라서 음절 자질을 사용하여 질의를 분석 단계에서 형태소 분석의 영향을 최소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템은 Mean Average Precision 기준으로 0.765, R-Precision 기준으로 0.872의 성능을 보여 기존 시스템보다 성능이 우수하다.
2002년 11월에 발사된 과학로켓 KSR-111에 자세제어를 위한 정보 획득용 3축 Fluxgate 자력계 (AIM: Attitude Information Magnetometer)와 지구 자기장 섭동 측정용 Search-Coil 자력계(SIM: Scientific Investigation Magnetometer)가 탑재되었다. SIM은 지구 자기장 중 약 10~1,000Ha주파수 대의 섭동 현상을 관측한다. AIM을 통해 측정한 지구 자기장의 DC 벡터 성분을 지구 자기장의 기준 모델인 IGRF(International Geomagnetic Reference Field)와 비교하여 로켓의 위치와 비행 상태를 파악하는 프로그램 1과 KSR-Ⅲ에서 측정된 실제 데이터를 이용해 시간에 따른 회전 각의 변화를 알아보는 프로그램 2를 개발하였다. 알고리즘 개발시 자세제어의 요소로서 데이터 처리 속도, 로켓의 비행역학 등을 고려하였고, 이로 인한 오차를 감안하기 위해 최소자승법을 사용하였다. 프로그램 2를 실행하여 얻은 값으로(항우연 자료 비교분석한 결과 내용), 자력계를 로켓의 자세 제 어용으로는 부적합하나 붐(boom)이 장착된 로켓에 탑재할 경우 지구 상충의 자기장을 측정하여 분석할 수 있다. 또한 발사 전 로켓 몸체와 마운트의 자기장을 측정하여 로켓의 자기장'분포를 미리 모델링화 할 경우 자료 처리가 훨씬 용이하다.
컴퓨터의 기술적 발전은 사회 여러 분야에 막대한 영향을 끼쳤다. 그중 악보인식분야에도 커다란 영향을 주었다. 그러나, On-line 상에서 그린 악보를 실시간으로 정형화된 악보형태로 변환하는 처리에 대한 연구가 미흡하여 이에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 실시간으로 악보를 인식하고, 사용자의 편의를 도모하기 위해 DP(Dynamic Programming) 매칭 법을 이용한 On-Line 악보인식에 관한 방법을 제안하였다. 본 연구에서는 실시간으로 입력되는 악상기호를 인식하기 위해, 가장 유효한 정보인 악상 기호내의 방향, x, y 좌표를 이용하여 벡터형태로 추출한 후 음표와 비음 표(쉼표, 기타기호)의 두개의 그룹으로 나누어진 표준패턴과의 DP매칭을 통해 인식한다. 먼저 tablet을 통해 실시간으로 악상 기호를 입력할 때 생기는 x, y좌표를 이용하여, 펜의 움직임에 대한 16방향 부호화를 수행한다. 음표와 비 음표를 구분하기 위한 시간을 줄이고자 16방향 부호화를 적용하지 않고 사사분면부호화를 적용한다. 음표를 약식으로 그릴 경우 음표 머리에 해당하는 부분의 좌표는 삼사분면에 분포하고, 폐곡선의 음표일 경우에는 좌표가 사사분면에 고르게 나타난다. 폐곡선을 제외한 음표의 머리는 폐곡선과 같은 조건이면서 입력받은 y좌표 값들 중에서 최소 값과 최대 값을 구한 다음 2로 나눈 값을 지나는 y좌표의 개수가 임의의 임계값 이상이면 음표로 판단한다. 위 조건을 만족하지 않을 경우 비 음표로 취급한다. 음표와 비 음표를 결정한 다음, 입력패턴과 표준패턴과의 DP매칭을 통하여 벌점을 구한다. 그리고 경로탐색을 통해 벌점에 대한 각각의 합계를 구해 최소 값을 악상기호로 인식하였다. 실험결과, 표준패턴을 음표와 비음표의 두개의 그룹으로 나누어 인식함으로써 DP 매칭의 처리 속도를 개선시켰고, 국소적인 변형이 있는 패턴과 특징의 수가 다른 패턴의 경우에도 좋은 인식률을 얻었다.리되고 이원화된 코드체계와 데이터 형태의 이질화를 통일하는 방법으로 데이터웨어하우스 시스템을 제시하였다. 결국 병원에서 데이터웨어하우스 시스템의 구축은 임상, 연구, 교육의 유기적 순환관계를 정립하여 지식의 순환적 고리인 수집, 공유, 확산, 재창출을 지속적 유지할 수 있는 인프라를 구축해 준다. 반면 상이한 정보들간의 충돌과 이에 따른 해석의 오류로 잘못된 의사결정을 위한 정보를 제공할 수 있고 기초정보의 접근 및 추출의 유용성에 의해서 정보유출에 대한 문제가 한계점으로 나타났다.로세스 개선을 위해서 무엇을 정말로 필요로 하는지를 밝힘으로써, 한국 소프트웨어 산업의 현실적인 특수성을 고려한 소프트웨어 프로세스 평가와 개선 모델의 개발을 위한 기초적인 자료를 제공할 것으로 예상된다. 또한, 본 연구 결과는, 우리나라 소프트웨어 조직들이 실제로 무엇을 필요로 하는지를 밝힘으로써, 우리나라의 소프트웨어 산업을 육성하기 위한 실효성 있는 정책 입안을 위한 기초 자료를 제공할 것으로 예상된다.를 검증하려고 한다. 협력체계 확립, ${\circled}3$ 전문인력 확보 및 인력구성 조정, 그리고 ${\circled}4$ 방문보건사업의 강화 등이다., 대사(代謝)와 관계(關係)있음을 시사(示唆)해 주고 있다.ble nutrient (TDN) was highest in booting stage (59.7%); however no significant difference was found among other stages. The concentrations of Ca and P were not different among mature stages. According to these results, the yellow ripe period is appropriate to harvest the whole crop rice for forage considering
WBAN은 인체 내부 및 외부에 부착한 디바이스를 무선으로 연결하여 통신하는 근거리 무선통신 기술로 IEEE 802.15.6 TG BAN을 중심으로 물리, 데이터 링크, 네트워크, 응용계층에서 표준화가 진행되고 있다. WBAN 기술은 전력제한 및 생체특성을 반영하여 센서와 지그비 디바이스를 사용하여 에너지 효율적으로 구성한다. 무선 센서 네트워크는 다수의 센서노드와 센서노드가 전송하는 센싱 데이터를 수집하는 싱크노드로 구성된다. 센서노드는 넓은 지역에 정해진 형태없이 배치되어 프로토콜에 의해 자가구성 능력을 가진다. 본 논문에서는 WBAN 환경에서 적용되고 있는 ZigBee 무선 통신 환경의 주소 지정방식과 라우팅 알고리즘의 성능을 향상시키기 위한 새로운 좌표 값 알고리즘을 제안하였다. 기존 Cskip 알고리즘을 이용한 분산 주소 할당 기법의 낭비되는 주소공간의 문제를 해결하기 위해 (x,y,z) 3개의 좌표 축을 제안하여 16bit 주소공간을 분할하여 사용한다. 각 노드에서 라우팅 시 좌표 값을 이용하여 적은 비트별 연산이 수행되며 멀티 홉을 감소시킬 수 있다. 이에 대한 성능 분석으로 제안한 알고리즘은 수학적 분석 모델을 사용하였고 ZigBee 무선 통신 환경의 계층적 라우팅에서 사용하는 경로 벡터를 사용하여 센서 노드의 멀티 홉 카운트 결과를 도출하였다. 수학적 분석 결과 ZigBee 분산 주소 할당 기법과 기존 알고리즘에 비해 평균 멀티 홉의 수가 감소함으로써 에너지 효율이 향상됨을 입증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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